클라우드 보안의 향후 발전 동향

클라우드에 저장된 고객 데이터의 보안을 보장하는 것은 오늘날 조직의 과제가 점점 커지고 있습니다. 사이버 위협의 수는 계속해서 증가하고 있으며 그 품질과 정교함도 높아지고 있습니다.

조사 기관인 Gartner에 따르면, 클라우드에서 발생하는 모든 데이터 유출의 80%는 클라우드 컴퓨팅 제공업체의 클라우드 플랫폼의 취약점이 아니라 IT 부서의 잘못된 구성, 계정 관리 및 기타 오류로 인해 발생합니다. 따라서 IT 기업은 전반적인 보안 강화를 위해 내부 업무 프로세스와 인력 교육에 집중해야 합니다.

또 다른 연구에 따르면 기업의 64%가 클라우드 컴퓨팅 인프라가 기존 데이터 센터보다 더 안전하다고 믿고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅을 채택하는 기업 중 75%는 클라우드 컴퓨팅 제공업체가 제공하는 것 이상의 추가 보호 조치를 채택했습니다. 이러한 추가 보안 조치를 위해 기업의 61%는 데이터 암호화를 채택하고, 기업의 52%는 더 엄격한 액세스 정책을 채택하며, 기업의 48%는 빈번한 시스템 감사를 채택합니다.

사이버 공격자는 데이터가 가상 머신에 있든 물리적 머신에 있든 상관하지 않으며, 그들의 목표는 어떤 수단으로든 액세스 권한을 얻는 것입니다. 따라서 기업은 클라우드의 데이터를 보호하기 위해 데이터 센터에 있는 것과 동일한 도구를 사용할 수 있기를 원합니다. 보안 전문가들은 클라우드 컴퓨팅 보안을 유지하기 위한 세 가지 주요 방법, 즉 데이터 암호화, 제한된 데이터 액세스, 공격(예: 랜섬웨어) 발생 시 데이터 복구를 확인했습니다.

또한 전문가들은 API를 주의 깊게 연구할 것을 권장합니다. 개방적이고 보호되지 않는 인터페이스는 데이터 보호의 약한 연결고리이자 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 주요 취약점이 될 수 있기 때문입니다.

분석 및 기계 학습

많은 보안 문제를 해결하기 위해 기업은 인공 지능(AI) 기술을 사용할 수 있습니다. 인공 지능 프레임워크와 기계 학습은 데이터 보호를 자동화하고 일상 작업 실행을 간소화하는 데 도움이 됩니다. 인공지능은 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드 인프라에 서비스를 제공하여 보안을 강화합니다.

이 접근 방식의 예로 보안 정책을 개발하고 외부 소스의 위협 데이터를 기반으로 구성을 동적으로 조정하는 오픈 소스 프로젝트 MineMeld가 있습니다. 어떤 경우에는 특정 회사의 요구 사항을 모두 충족할 수도 있습니다. 또 다른 예는 행동 분석과 기계 학습을 사용하여 외부 및 내부 위협을 탐지하는 Gurucul 클라우드 분석 플랫폼입니다.

데이터 암호화

기업은 모든 데이터를 암호화할 필요가 없습니다. 보안을 보장하려면 기업에는 세부적인 정책이 필요합니다. 먼저, 클라우드에 있어야 할 데이터와 트래픽이 어디에 있는지 결정하세요. 그래야만 어떤 정보를 암호화할 가치가 있는지 결정할 수 있습니다.

기업은 보안 조치를 강화하기 전에 그 타당성을 평가합니다. 새로운 조치를 도입하는 데 드는 비용을 평가하고 데이터 침해로 인한 잠재적 손실과 비교해야 합니다. 또한 기업은 암호화, 액세스 제어, 사용자 인증이 시스템 성능에 미치는 영향도 분석해야 합니다.

데이터 보호는 여러 수준에서 구현될 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 클라우드로 보내는 모든 데이터는 익명성과 보안을 제공하는 AES 알고리즘을 사용하여 암호화될 수 있습니다. 다음 수준의 보호는 클라우드 컴퓨팅 스토리지 서버의 데이터 암호화입니다. 클라우드 컴퓨팅 제공업체는 중복성을 통해 고객 정보를 보호하기 위해 데이터를 여러 데이터 센터에 저장하는 경우가 많습니다.

인프라 모니터링

클라우드로 전환할 때 많은 고객은 새로운 보안 정책을 구현해야 합니다. 예를 들어 방화벽과 가상 네트워크의 설정을 변경해야 합니다. 연구 회사인 Sans가 실시한 연구에 따르면 데이터 센터 사용자는 무단 액세스(68%), 애플리케이션 취약성(64%), 맬웨어 감염(61%), 소셜 엔지니어링 및 비준수(59%)에 대해 우려하고 있습니다. 위협 53%).

동시에 공격자는 거의 항상 시스템에 침입할 방법을 찾습니다. 따라서 기업의 주요 임무는 공격이 네트워크의 다른 부분으로 확산되는 것을 방지하는 것입니다. 이는 보안 시스템이 워크로드 간의 무단 상호 작용을 차단하고 불법 연결 요청을 방지하는 경우 구현할 수 있습니다.

데이터센터 인프라를 모니터링할 수 있는 제품도 많습니다. 예를 들어 Cisco는 IT 관리자에게 네트워크 활동에 대한 전체 그림을 제공하여 누가 네트워크에 연결되어 있는지 확인할 수 있을 뿐만 아니라 사용자 규칙을 설정하고 사람들이 해야 할 일과 액세스 권한을 관리할 수 있도록 해줍니다.

Embrace 자동화 도구

데이터 센터 안정성을 향상하는 또 다른 방법은 보안 시스템과 DevOps 방식을 결합하는 것입니다. 이를 통해 기업은 새로운 애플리케이션을 더 빠르게 배포하고 변경 사항을 더 빠르게 도입할 수 있습니다. 보안 설정 변경이 지속적인 배포 프로세스의 일부가 되도록 적응형 보안 아키텍처를 관리 도구와 통합해야 합니다.

클라우드 컴퓨팅 인프라에서 보안은 지속적인 통합과 지속적인 배포의 필수적인 부분이 됩니다. 이는 코드 및 보안 테스트를 품질 보증의 필수 단계로 만드는 Jenkins 플러그인과 같은 도구를 통해 제공될 수 있습니다. 보안 테스트 및 모니터링을 위한 기타 DevOps 도구에는 정적 분석(SAST) 및 동적 분석(DAST) 솔루션이 포함됩니다. 정적 분석(SAST)은 정적 상태의 애플리케이션 소스 코드를 분석하고 보안 취약점을 식별할 수 있습니다. 동적 분석(DAST)은 애플리케이션이 실행되는 동안 잠재적인 보안 취약점을 감지합니다.

과거에는 제품 안전 문제를 별도의 팀에서 처리했습니다. 그러나 이 접근 방식은 제품 작업에 소요되는 시간을 늘리며 모든 버그를 제거하지는 않습니다. 오늘날 보안 통합은 여러 방향으로 이루어질 수 있으며 DevOpsSec, DevSecOps 및 SecDevOps라는 별도의 용어를 사용하기도 합니다. 이 용어에는 차이가 있습니다. 사람들은 클라우드 컴퓨팅 인프라를 포함하여 제품 개발의 모든 단계에서 보안을 고려해야 합니다.